数值分析思考题答案
数值分析课后习题及答案
第一章 绪论（12） 第二章 插值法（40-42）2、当2,1,1-=x 时，4,3,0)(-=x f ，求)(x f 的二次插值多项式。
[解]372365)1(34)23(21)12)(12()1)(1(4)21)(11()2)(1()3()21)(11()2)(1(0))(())(())(())(())(())(()(2221202102210120120102102-+=-++--=+-+-⨯+------⨯-+-+-+⨯=----+----+----=x x x x x x x x x x x x x x x x x x x y x x x x x x x x y x x x x x x x x y x L 。
3、给出x x f ln )(=的数值表用线性插值及二次插值计算54.0ln 的近似值。
X 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 x ln -0.916291 -0.693147 -0.510826 -0.357765 -0.223144[解]若取5.00=x ，6.01=x ，则693147.0)5.0()(00-===f x f y ，510826.0)6.0()(11-===f x f y ，则604752.182321.1)5.0(10826.5)6.0(93147.65.06.05.0510826.06.05.06.0693147.0)(010110101-=---=--⨯---⨯-=--+--=x x x x x x x x x y x x x x y x L ，从而6202186.0604752.19845334.0604752.154.082321.1)54.0(1-=-=-⨯=L 。
若取4.00=x ，5.01=x ，6.02=x ，则916291.0)4.0()(00-===f x f y ，693147.0)5.0()(11-===f x f y ，510826.0)6.0()(22-===f x f y ，则 217097.2068475.404115.2)2.09.0(5413.25)24.0(3147.69)3.01.1(81455.45)5.06.0)(4.06.0()5.0)(4.0()510826.0()6.05.0)(4.05.0()6.0)(4.0()693147.0()6.04.0)(5.04.0()6.0)(5.0(916291.0))(())(())(())(())(())(()(22221202102210120120102102-+-=+--+-⨯++-⨯-=----⨯-+----⨯-+----⨯-=----+----+----=x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x y x x x x x x x x y x x x x x x x x y x L ，从而61531984.0217097.21969765.259519934.0217097.254.0068475.454.004115.2)54.0(22-=-+-=-⨯+⨯-=L补充题：1、令00=x ，11=x ，写出x e x y -=)(的一次插值多项式)(1x L ，并估计插值余项。
数值分析课后习题答案
0 1
0 10 1 1 0 0 0 1
0 0 12 1 1 2 0 0 0
1 2
0 0 0 1 1 0
1 2
1 2
1 2
1
0 0 0 1 0
1 2
1 2
0
1 2
1 2
0
0
0
341 1 1
2-5.对矩阵A进行LDLT分解和GGT分解，并求解方程组
Ax=b，其中
16 4 8
1
A 4 5 4 , b 2
8 4 22
3
解
16 A 4
4 5
84
44 11
2-3(1).对矩阵A进行LU分解,并求解方程组Ax=b,其中
2 1 1 A1 3 2
4 ,b6
1 2 2
5
解
2 A 1
1 3
1 2
2 11
22
1
5 2
1
3 21来自，所以 A12
1
2 1 1
5 3
2-2(1).用列主元Gauss消元法解方程组
3 2 6x1 4 10 7 0x2 7 5 1 5x3 6
解
3 2 6 4 10 7 0 7 10 7 0 7
r1r2
消元
10 7 0 7 3 2 6 4 0 0.1 6 6.1
r=0.5101-n/3.162…<0.5101-n/3<0.01% 因此只需n=5.即取101/2=3.1623
数值分析课后部分习题答案
解
x * = 2.00021 = 0.200021 × 101 ，即 m = 1
1 1 × 10m − n = × 10−3 ， 2 2
由有效数字与绝对误差的关系得 即
m − n = −3 ，所以， n = 2 ； y* = 0.032 = 0.32 × 101 ，即 m = 1
由有效数字与绝对误差的关系得 即
m − n = −3 ，所以， n = 4 ； z * = 0.00052 = 0.52 × 10−3 ，即 m = −3
1 1 × 10m − n = × 10−3 ， 2 2
由有效数字与绝对误差的关系得 即
m − n = −3 ，所以， n = 0 .
1 1 × 10m − n = × 10−3 ，Fra bibliotek2 2=
f [x1 , x2 ,⋯ , x n ]-f [ x0 , x1 ,⋯ , x n−1 ] g[ x1 , x2 ,⋯ , x n ] − g[ x0 , x1 ,⋯ , x n−1 ] + x n − x0 x n − x0
( x − 1)( x − 2)( x − 3) 1 =- ( x − 1)( x − 2)( x − 3) ， (0 − 1)(0 − 2)(0 − 3) 6
x ( x − 2)( x − 3) 1 = x ( x − 2)( x − 3) ， (1 − 0)(1 − 2)(1 − 3) 2 x( x − 1)( x − 3) 1 =- x( x − 1)( x − 3) ， (2 − 0)(2 − 1)(2 − 3) 2 x( x − 1)( x − 2) 1 = x ( x − 1)( x − 2) ， (3 − 0)(3 − 1)(3 − 2) 6
数值分析思考题
数值分析思考题1、 一个算法局部误差和整体误差的区别是什么？如何定义常微分方程数值方法的阶？称 ()n n n e y x y =-为某方法在点n x 的整体截断误差，设n y 是准确的，用某种方法计算n y 时产生的截断误差，称为该方法的局部截断误差。
可以知道，整体误差来自于前面误差积累，而局部误差只来自于n y 的误差。
如果给定方法的局部截断误差为11()p n T O h ++=，其中p 为自然数，则称该方法是p 阶的或具有p 阶精度。
2、 显式方法和隐式方法的优缺点分别是什么？多步法中为什么还要使用单步法？显式方法优点:方法简单快速。
缺点：精度低。
隐式方法优点：稳定性好。
缺点：精度低，计算量大。
多步法需要多个初值来启动迭代，而初值的计算需要用到单步法。
3、 刚性问题的求解困难主要体现在哪儿？计算刚性问题的最简单的稳定方法是什么？了保证数值稳定性，步长h 需要足够小，但是为了反映解的完整性，x 区间又需要足够长，计算速度变慢。
最简单的稳定方法就是扩大绝对稳定域。
4、分别用欧拉向前法、欧拉向后法、改进的欧拉法、经典的四阶Runge-Kutta 法、四阶Adams 方法计算下列微分方程初值问题的解。
（1）3,12(1)0.4dy y x x dxx y ⎧=-≤≤⎪⎨⎪=⎩；（2）'109,'1011,y y z z y z =-+⎧⎨=-⎩ 满足(1)1,(1)1,y z =⎧⎨=⎩，12x ≤≤。
解：（1）取步长为0.1，向前Euler 公式：3101=0.11.(,)()n n n n n n ny y hf x y x y x +=++-向后Euler 公式：41111110101.(,).n n n n n n n n x y x y y hf x y x +++++++=+=+改进的Euler 公式：()11333113211(,),(,)20.10.12n n n n n n n n n n nn n n n n n hy y f x y f x y h f x y y x y y x x x x x ++++++=+++⎡⎤⎣⎦⎡⎤+=+-+-⎢⎥+⎣⎦经典的四阶Runge-Kutta 法：11234226()n n hy y k k k k +=++++1(,)n n k f x y =2122(,)n n h hk f x y k =++ 3222(,)n n h hk f x y k =++43(,)n n k f x h y hk =++四阶显示Adams 方法：01112233555937924()[(,)(,)(,)(,)]n n n n n n n n n n hy y f x y f x y f x y f x y +------=+-+- 01111122919524()[(,)(,)(,)(,)]n n n n n n n n n n h y y f x y f x y f x y f x y +++----=++-+（2）二元微分方程组，经典的四阶Runge-Kutta 法公式为：11234226()n n hy y k k k k +=++++ 11234226()n n hz z L L L L +=++++1(,,)n n n k f x y z =211222(,,)n n n h h h k f x y k z L =+++ 322222(,,)n n n h h hk f x y k z L =+++433(,,)n n n k f x h y hk z hL =+++1(,,)n n n L g x y z =211222(,,)n n n h h h L g x y k z L =+++ 322222(,,)n n n h h hL g x y k z L =+++433(,,)n n n L g x h y hk z hL =+++改进的欧拉即为特殊的二阶龙格-库塔，公式在此不累述，注意系数。
数值分析思考题2
数值分析思考题二1、 怎样确定一个隔根区间？如何求解一个方程的全部实根？如：已知方程：1020()x f x e x =+-=在(),-∞+∞有实数根，用二分法求它的全部实根，要求误差满足210*k x x --<？若要求6*10k x x --<，需二分区间多少次？答： （1）已知1020()x f x e x =+-=,作210x e x =-的图像，可得在区间[0,1]之间有交点，即有且仅有一个根。
由于()102x f x e x =+-，所以()f x 在区间[0,1]上连续，且()00100210f e =+⨯-=-，()11101280f e e =+⨯-=+，即()()010f f •，又()'100x f x e =+,根据零点定理得知，在()f x 在区间[0,1]有唯一实根。
由二分法的估计式()*211102k k x x b a ε-+-≤-=，得到()ln 102ln10 4.60511 5.645ln 20.693k-+-≈-≈，因此取6k =。
1211102 4.6022f e ⎛⎫=+⨯-≈ ⎪⎝⎭，又()1002f f ⎛⎫• ⎪⎝⎭，()f x 在区间[0,12]有唯一实根。
1411102 1.8044f e ⎛⎫=+⨯-≈ ⎪⎝⎭，同理，()f x 在区间[0,14]有唯一实根。
18111020.38088f e ⎛⎫=+⨯-≈ ⎪⎝⎭，同理，()f x 在区间[0,18]有唯一实根。
116111020.3101616f e ⎛⎫=+⨯-≈- ⎪⎝⎭，又110816f f ⎛⎫⎛⎫• ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭，()f x 在区间[18,116]有唯一实根。
332331020.03603232f e ⎛⎫=+⨯-≈ ⎪⎝⎭，同理，()f x 在区间[116,332]有唯一实根。
56455102.0146464f e ⎛⎫=+⨯-=- ⎪⎝⎭，故 50.07864=即为所求。
数值分析课后习题答案
7、计算的近似值，取。
利用以下四种计算格式，试问哪一种算法误差最小。
〔1〕〔2〕〔3〕〔4〕解：计算各项的条件数由计算知，第一种算法误差最小。
解：在计算机上计算该级数的是一个收敛的级数。
因为随着的增大，会出现大数吃小数的现象。
9、通过分析浮点数集合F=〔10，3，-2，2〕在数轴上的分布讨论一般浮点数集的分布情况。
10、试导出计算积分的递推计算公式，用此递推公式计算积分的近似值并分析计算误差，计算取三位有效数字。
解：此算法是数值稳定的。
第二章习题解答1.〔1〕 R n×n中的子集“上三角阵〞和“正交矩阵〞对矩阵乘法是封闭的。
〔2〕R n×n中的子集“正交矩阵〞，“非奇异的对称阵〞和“单位上〔下〕三角阵〞对矩阵求逆是封闭的。
设A是ｎ×ｎ的正交矩阵。
证明A-1也是ｎ×ｎ的正交矩阵。
证明：〔2〕A是ｎ×ｎ的正交矩阵∴A A-1 =A-1A=E 故〔A-1〕-1=A∴A-1〔A-1〕-1=〔A-1〕-1A-1 =E 故A-1也是ｎ×ｎ的正交矩阵。
设A是非奇异的对称阵，证A-1也是非奇异的对称阵。
A非奇异∴A可逆且A-1非奇异又A T=A ∴〔A-1〕T=〔A T〕-1=A-1故A-1也是非奇异的对称阵设A是单位上〔下〕三角阵。
证A-1也是单位上〔下〕三角阵。
证明：A是单位上三角阵，故|A|=1，∴A可逆，即A-1存在，记为〔b ij〕n×n由A A-1 =E，那么〔其中 j＞i时，〕故b nn=1, b ni=0 (n≠j)类似可得，b ii=1 (j=1…n) b jk=0 (k＞j)即A-1是单位上三角阵综上所述可得。
R n×n中的子集“正交矩阵〞，“非奇异的对称阵〞和“单位上〔下〕三角阵〞对矩阵求逆是封闭的。
2、试求齐次线行方程组Ax=0的根底解系。
A=解：A=～～～故齐次线行方程组Ax=0的根底解系为，3.求以下矩阵的特征值和特征向量。
数值分析课后习题答案
第一章习题解答1. 在下列各对数中，X 是精确值ａ的近似值（1） ａ=π，x=3.1 （2） ａ=1/7，x=0.143 （3） ａ=π/1000，x=0.0031 （4） ａ=100/7，x=14.3 试估计x 的绝对误差和相对误差。
解：（1） e=∣3.1-π∣≈0.0416， δr = e/∣x ∣≈0.0143 （2） e=∣0.143-1/7∣≈0.0143 δr = e/∣x ∣≈0.1 （3） e=∣0.0031-π/1000∣≈0.0279 δr = e/∣x ∣≈0.9 (4) e=∣14.3-100/7∣≈0.0143 δr = e/∣x ∣≈0.0012. 已知四个数：x 1=26.3，x 2=0.0250， x 3= 134.25，x 4=0.001。
试估计各近似数的有效位数和误差限，并估计运算μ1= x 1 x 2 x 3和μ1= x 3 x 4 /x 1的相对误差限。
解：x 1=26.3 ｎ=3 δx 1=0.05 δr x 1=δx 1/∣x 1∣=0.19011×10-2x 2=0.0250 ｎ=3 δx 2=0.00005 δr x 2=δx 2/∣x 2∣=0.2×10-2x 3= 134.25 ｎ=5 δx 3=0.005 δr x 3=δx 3/∣x 3∣=0.372×10-4x 4=0.001 ｎ=1 δx 4=0.0005 δr x 4=δx 4/∣x 4∣=0.5由公式：e r （μ）= e （μ）/∣μ∣≦1/∣μ∣Σni=1∣∂f/∂x i ∣δx ie r （μ1）≦1/∣μ1∣［x 2 x 3δx 1+ x 1 x 3δx 2 +x 1x 2δx 3］ =0.34468/88.269275 =0.0039049e r （μ2）≦1/∣μ2∣［-x 3 x 4/ x 21δx 1+ x 4/ x 1δx 3 + x 3/ x 1δx 4］ =0.497073. 设精确数ａ>0，x 是ａ的近似值，x 的相对误差限是0.2，求㏑x 的相对误差限。
电子科技大学数值分析-第四章思考题
电⼦科技⼤学数值分析-第四章思考题《数值分析》第四章思考题1.解线性⽅程组的迭代法与直接法相⽐哪些不同？解：解⽅程的迭代法分为多种迭代法，迭代法适⽤于求解⼤规模稀疏矩阵的线性⽅程组。
直接法适⽤于求解阶数⽐较低的线性⽅程组。
2.雅可⽐迭代法中的迭代矩阵如何构造？解：雅可⽐迭代法的矩阵表⽰，可以⽤矩阵分裂导出。
传统的矩阵分裂法是将⽅程组Ax = b 的系数矩阵 A 分为三部分之和，设A=D?L?U3.迭代法中的迭代矩阵与⽅程组数值解误差有何关系？解：迭代格式收敛的充分必要条件是B k=0limk→∞经过证明过程得：这也就是说明迭代法产⽣的序列收敛，且序列的极限是⽅程组(I?B)?1x=f的解。
4.迭代矩阵的幂级数有何数学意义？解：5.矩阵的谱半径与矩阵的范数相⽐哪⼀个⼤？解：设n阶矩阵B的特征值为λ1，λ2，λ3，?λn，则称|λk|ρ(B)=max1≤k≤n为矩阵B的谱半径。
谱半径与矩阵的算⼦范数之间如下关系：ρ(B)≤‖B‖6.迭代法收敛定理对⽅程组数值解的误差是如何估计的？解：如果迭代法收敛。
当迭代次数⾜够⼤时，可⽤最后相邻两次迭代解的差替代最后⼀次迭代解的误差。
7.如果系数矩阵是主对⾓占优矩阵，是否可⽤雅可⽐迭代法或赛德迭代法求解⽅程组？解：如果系数矩阵是严格主对⾓占优矩阵，可以⽤赛德尔迭代法求解。
8.如果系数矩阵是实对称正定矩阵，是否可⽤雅可⽐迭代法或赛德迭代法求解⽅程组？解：如果系数矩阵是对称正定矩阵，可以⽤赛德尔迭代法求解。
9.何谓共轭向量组？共轭向量组与正交向量组有何区别？向量共轭是向量正交关系的推⼴。
10.何谓线性⽅程组的初等变分原理？初等变分原理有哪些应⽤？解：对于⼀个系数矩阵为对称正定矩阵的线性⽅程组，求解过程可以与⼀个多元⼆次函数的极⼩值点相联系。
设线性⽅程组Ax = b 的系数矩阵 A 是实对称正定矩阵，构造⼆次函数f(x)=1(Ax,x)?(b,x),x∈R n由于A对称正定，故⽅程组Ax =b有唯⼀解x?，且⼆次函数f(x) 也有唯⼀的极⼩值点。
数值分析课后习题与解答
课后习题解答第一章绪论习题一1.设x>0,x*的相对误差为δ，求f(x)=ln x的误差限。
解：求lnx的误差极限就是求f(x)=lnx的误差限，由公式(已知x*的相对误差满足，而，故即2.下列各数都是经过四舍五入得到的近似值，试指出它们有几位有效数字，并给出其误差限与相对误差限。
解：直接根据定义和式(有5位有效数字，其误差限，相对误差限有2位有效数字，有5位有效数字，3.下列公式如何才比较准确？（1）（2）解：要使计算较准确，主要是避免两相近数相减，故应变换所给公式。
（1）（2）4.近似数x*=0.0310,是 3 位有数数字。
5.计算取，利用：式计算误差最小。
四个选项：第二、三章插值与函数逼近习题二、三1. 给定的数值表用线性插值与二次插值计算ln0.54的近似值并估计误差限. 解：仍可使用n=1及n=2的Lagrange插值或Newton插值,并应用误差估计（5.8）。
线性插值时，用0.5及0.6两点，用Newton插值误差限，因，故二次插值时，用0.5，0.6，0.7三点，作二次Newton插值误差限，故2. 在-4≤x≤4上给出的等距节点函数表，若用二次插值法求的近似值，要使误差不超过，函数表的步长h 应取多少?解：用误差估计式（5.8），令因得3. 若，求和.解：由均差与导数关系于是4. 若互异，求的值，这里p≤n+1.解：，由均差对称性可知当有而当P＝n＋1时于是得5. 求证.解：解：只要按差分定义直接展开得6. 已知的函数表求出三次Newton均差插值多项式，计算f(0.23)的近似值并用均差的余项表达式估计误差.解：根据给定函数表构造均差表由式(5.14)当n=3时得Newton均差插值多项式N3(x)=1.0067x+0.08367x(x-0.2)+0.17400x(x-0.2)(x-0.3) 由此可得f(0.23) N3(0.23)=0.23203由余项表达式(5.15)可得由于7. 给定f(x)=cosx的函数表用Newton等距插值公式计算cos 0.048及cos 0.566的近似值并估计误差解：先构造差分表计算，用n=4得Newton前插公式误差估计由公式（5.17）得其中计算时用Newton后插公式（5.18)误差估计由公式（5.19）得这里仍为0.5658．求一个次数不高于四次的多项式p(x),使它满足解：这种题目可以有很多方法去做，但应以简单为宜。
数值分析第五版第5章习题答案
第5章
）矩阵行列式的值很小。
）矩阵的范数小。
）矩阵的范数大。
（7）奇异矩阵的范数一定是零。
答：错误，
∞
•可以不为0。
（8）如果矩阵对称，则|| A||1 = || A||∞。
答：根据范数的定义，正确。
（9）如果线性方程组是良态的，则高斯消去法可以不选主元。
答：错误，不选主元时，可能除数为0。
（10）在求解非奇异性线性方程组时，即使系数矩阵病态，用列主元消去法产生的误差也很小。
答：错误。
对于病态方程组，选主元对误差的降低没有影响。
（11）|| A ||1 = || A T||∞。
答：根据范数的定义，正确。
（12）若A是n n的非奇异矩阵，则
)
(
cond
)
(
cond1-
=A
A。
答：正确。
A是n n的非奇异矩阵，则A存在逆矩阵。
根据条件数的定义有：
1
111111 cond()
cond()()
A A A
A A A A A A A
-
------
=•
=•=•=•
习题
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数值分析思考题
数值分析复习思考题（2006-12-28）这几天的答疑时间中，解答了部分同学的问题，更多是作为教师的深入思考。
而共同探讨问题是非常重要的。
由于时间有限，这个文档中提出问题的深度可能不够，有些问题还没给出解答，希望研究生同学一起来思考，提出更多的问题。
我会在以后的时间中形成新的文档。
第一章 思考题1．在科学计算中，一般认为误差的来源有几种？列举在数值分析课中主要讨论误差。
数值计算中一个基本的手段是近似，所以就有了各种误差。
误差来源有四种：模型误差，观测误差，截断误差，舍入误差。
一般分为两类，第一类是固有误差（包括模型误差和观测误差），第二类是计算误差（包括截断误差和舍入误差）。
计算方法课中主要讨论计算误差。
这是因为在用计算机解决数学问题时，常常用“有限代替无穷，用近似代替准确”。
例如，解决连续性问题时通常要将其转化为离散问题求解，这将引起截断（方法）误差；由于机器数的位数有限，计算机表示数据时一般带有舍入误差。
下面不全面列举出本课程内容涉及的误差线性方程组直接求解方法——舍入误差多项式插值方法——插值误差数据拟合方法——残差数值积分方法——求积误差微分方程数值解方法——局部截断误差………………………………………………2．有效数字的概念是如何抽象而来的，请简单给予叙述。
有效数字位数与计算近似值x的误差这两个概念是通过末位数半个单位相联系的。
由于计算机的机器数只能表示有限位浮点数，对于很多数据只能近似表示，近似采用“四舍五入”的原则进行。
有效数字概念正是根据日常生活中的“四舍五入”原则抽象而来的。
若近似值x的绝对误差限是某一位上半个单位，该位到x的第一位非零数字一共有n位，则称这一近似数具有n位有效数字。
而相对误差则与有效数位数基本一致。
3．什么样的算法被称为是不稳定的算法？试举一个例子说明在算法执行过程中，舍入误差对计算结果影响大的一类算法被称为数值不稳定的算法。
例如初始数有一点微小的误差，就会对一个算法的数据结果产生较大的影响，造成误差扩散，用计算公式I n = 1 – n I n-1构造出的递推算法是一个数值不稳定的算法；而另一个公式I n-1= ( 1 – I n )/n则可以构造出一个数值稳定的算法。
数值分析思考题4
数值分析思考题41、 Gauss 消去法和LU 三角分解法解线性方程组的工作量相同吗？工作量为多少？平方根方法的工作量为多少？答：Gauss 消去法所需的加，减，乘，除运算的次数为：12321(1)(1)(21)2()2()()223n k n n n n n n k n k n O n -=---⎡⎤-+-=+=+⎣⎦∑由于Gauss 消去法与LU 三角分解法是等价的，因此，LU 三角分解法的工作量也是323n ，两者的工作量相同。
平方根法是A 为实对称正定矩阵时，三角分解法的变形。
其工作量约为LU 三角分解法的一半，该算法的计算量为13 n 32、求解一个线性方程的LU 分解法什么条件下可以保障成功？选主元的目的是什么？分别用列主元和全主元Gauss 消去法求解下列方程组：⎪⎩⎪⎨⎧=++-=-+-=+-615318153312321321321x x x x x x x x x答：（1）条件（三角分解的一个充分条件）：如果n n A R ⨯∈的顺序主子式(1,2,1)k k k A R k n ⨯∈=-均非奇异，则存在唯一的单位下三角阵n n L R ⨯∈和上三角阵n n U R ⨯∈，满足A LU =。
并且，在三角分解过程中的除法运算要求分母不能太小，否则将可能产生不稳定的情况。
（2）.选主元的目的就是为了完成消元并且避免不稳定情况的发生。
3、用平方根方法（Cholesky 分解法）求解下列方程组，并用紧凑格式存储。
[]⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--103422484548416321x x x 答：系数矩阵A=⎥⎥⎦⎢⎢⎢⎣⎡-22485416⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-2242514⎥⎥⎦⎢⎢⎢⎣⎡-22322143333−l 3132⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣-332214L=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-332214 L T =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡33-2214 b=(−4 3 10)T 求解方程Ly=b y=(−1 2 6)T求解方程组L T x=y 求得x=(−944 2) T4、已知线性方程组122.0002 1.999841.9998 2.00024x x ⎡⎤⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦ （1）求系数矩阵的逆1A -和条件数()cond A ；（2）若方程组右端有微小扰动()44210,210Tb δ--=⨯-⨯，不用求解方程组，试利用解与系数扰动之间的关系式来估计解的相对变化率。
数值分析思考题答案
数值分析思考题答案数值分析课程思考题1．叙述拉格朗⽇插值法的设计思想。
Lagrange插值是把函数y=f(x)⽤代数多项式pn(x)代替，构造出⼀组n次差值基函数；将待求得n次多项式插值函数pn(x)改写成另⼀种表⽰⽅式，再利⽤插值条件确定其中的待定函数，从⽽求出插值多项式。
2．函数插值问题的提出以及插值法发展的脉络。
问题的提出：实际问题中常遇到这样的函数y=f(x),其在某个区间[a,b]上是存在的。
但是，通过观察或测量或试验只能得到在[a,b]区间上有限个离散点x0,x1,…,xn上的函数值y=f(xi),(i=0,…,n)或者f(x)函数表达式是已知的，但却很复杂⽽不便于计算希望⽤⼀个简单的函数描述它。
发展脉络：在⼯程中⽤的多的是多项式插值和分段多项式插值。
在多项式插值中，⾸先谈到的是Lagrange插值，其成功地⽤构造插值基函数的⽅法解决了求n次多项式插值函数的问题，但是其⾼次插值基函数计算复杂，且次数增加后，插值多项式需要重新计算，所以在此基础上提出Newton插值，它是另⼀种构造插值多项式的⽅法，与Lagrange插值相⽐，具有承袭性和易于变动节点的特点。
如果对插值函数，不仅要求他在节点处与函数同值，还要求它与函数有相同的⼀阶，⼆阶甚⾄更⾼阶的导数值，这就提出了Hermite插值，它是利⽤未知函数f(x)在插值节点上的函数值及导数值来构造插值多项式的。
为了提⾼精度，加密节点时把节点分成若⼲段，分段⽤低次多项式近似函数，由此提出了分段多项式插值。
最后，由于许多⼯程中对插值函数的光滑性有较⾼的要求，就产⽣了样条插值。
3．描述数值积分算法发展和完善的脉络。
数值积分主要采⽤插值多项式来代替函数构造插值型求积公式。
通常采⽤Lagrange插值。
如果取等距节点，则得到Newton-Cotes公式，其中，当n=1时，得到梯形公式；当n=2时，得到Simpson公式；当n=4时，得到Cotes公式。
数值分析复习与思考题
第二章复习与思考题1•什么是拉格朗日插值基函数？它们是如何构造的？有何重要性质？答：若n次多项式l j x （j =0,1，…，n）在n 1个节点x。
：：：为：：：…：:：冷上满足条件j,k =0,1, ,n,则称这n • 1个n次多项式I。
X丄x ,…，I n x为节点X o,X1，…，X n上的n次拉格朗日插值以l k x为例，由l k x所满足的条件以及l k x为n次多项式，可设I k x = A X - X。
.1 IX - X k」X - X k 1 X - X n ，其中A为常数，利用I k x k=1得1=AX k-X o X k-X k」X k-X k1 X k-X n，1X k -X。
X k - X k」X k -X k1 X k - X nL(x)二X _X。
X _x k j X - x k 1 X - 焉(兀—X。
)八(兀—X k4 I x k —Xk* r(x k —Xn j=。
j-*X _ X j X k _X jn对于l j x （i 二。
,1，…,n），有v X j k l j x 二x k k 二。
,1，…，n，特别当k 二。
时，有i=。
n■- l i X = 1・i £2•什么是牛顿基函数？它与单项式基0X,…，X n f有何不同？答：称"-1,x -X。
，X -X。
X -X1，…,X -X。
！〔X -X nd〕；为节点X。
，为，…,X n 上的牛顿基函数，利用牛顿基函数，节点x。
，/，…,x n上的n次牛顿插值多项式巳x可以表示为P n X =a。
a1 x — x。
a n x — x。
x其中a k = f k°,x1,…，x k !k =。
,1，…，n•与拉格朗日插值多项式不同，牛顿插值基函数在增加节点时可以通过递推逐步得到高次的插值多项式，例如P k 1 X = P k X a k 1 x-x。
X - X k ,其中a k i 是节点X o ,X !，…，X ki 上的k 1阶差商，这一点要比使用单项式基 1,x,…，x n :■方便 得多•3•什么是函数的n 阶均差？它有何重要性质？f X o , X 1, X kX k — XiX o"，…X nf 〔X 。
数值分析思考题2
数值分析思考题2数值分析思考题⼆1、怎样确定⼀个隔根区间？如何求解⼀个⽅程的全部实根？如：已知⽅程：1020()x f x e x =+-=在(),-∞+∞有实数根，⽤⼆分法求它的全部实根，要求误差满⾜210*k x x --<？若要求6*10k x x --<，需⼆分区间多少次？答：（1）已知1020()x f x e x =+-=,作210x e x =-的图像，可得在区间[0,1]之间有交点，即有且仅有⼀个根。
由于()102x f x e x =+-，所以()f x 在区间[0,1]上连续，且()00100210f e =+?-=-p ，()11101280f e e =+?-=+f ，即()()010f f ?p ，⼜()'100x f x e =+f ,根据零点定理得知，在()f x 在区间[0,1]有唯⼀实根。
由⼆分法的估计式()*211102k k x x b a ε-+-≤-=p ，得到()ln 102ln10 4.60511 5.645ln 20.693k -+-≈-≈f，因此取6k =。
1211102 4.6022f e ??=+?-≈f ，⼜()1002f f ??p ，()f x 在区间[0, 12]有唯⼀实根。
1411102 1.8044f e ??=+?-≈f ，同理，()f x 在区间[0, 14]有唯⼀实根。
18111020.38088f e ??=+?-≈f ，同理，()f x 在区间[0, 18]有唯⼀实根。
16111020.3101616f e ??=+?-≈-p ，⼜110816f f ??p ，()f x 在区间[18,116]有唯⼀实根。
332331020.03603232f e ??=+?-≈f ，同理，()f x 在区间[116,332]有唯⼀实根。
56455102.0146464f e ??=+?-=-，故 50.07864=即为所求。
数值分析部分思考题答案
数值分析部分思考题答案有错很正常，不要吐槽就好!!!!!!!5、解：（1）局部收敛性：设[]2(),f x Ca b ∈，若x*为()f x 在[],a b 上的根，且()0f x *'≠，则存在x *的某邻域()U x δ*使得任取初始值0()x U x δ*∈，Newton 法产生的序列{}k x 收敛到x *。
（2）证明：令()()()f xg x x f x =-'，则 2()()()01()f x f xg x f x ****'''==<'显然()g x '在[],a b 上连续，故存在x *的某邻域()U x δ*，使()x U x δ*∀∈，有()1g x '<由微分中值定理，()()()g x x g x x x x x x ξξδ****'-=-<-≤其中介于与之间()(,)()g x x x U x δδδ***∴∈-+=令()max (())x U x M g x δ*∈'=，则01M ≤<，且()()()g x x g x x x x M x xξξ****'-=-≤-其中介于与之间110()()0k k k k x x g x g x M x x M x x k ***--*∴-=-≤-≤≤-→→+∞，， 于是序列{}k x 收敛到x *由Taylor 展开：()2212()0()()()()()2!()()()()2!()()(),2()2()k k k k k k k k k k k k k k kf f x f x f x x x x x x x f f x x x x x f x f x x x f x f k f x f x x x ξξξξ********+**'''==+-+-''⇒=---''''-''⇒=→→+∞''-其中介于与之间证毕6、解：（1）迭代函数2()20/(210)g x x x =++，则22401()1, 1.5(210)x g x x x x +'=<→++ 故迭代格式2120/(210)k k k x x x +=++收敛 （2）迭代函数23()(202)/10g x x x =--，则(34)()1, 1.510k k x x g x x +'=>→故迭代格式231(202)/10k k k x x x +=--发散（3）对于Newton 迭代，令32()21020f x x x x =++-，则2()34100, 1.5f x x x x '=++≠→故Newton 迭代格式1()()k k f x x x f x +=-'收敛7、解：（1）牛顿迭代法：迭代格式31241121k k k k k x x x x x ++-=-+。
数值分析第一章思考题
第一章思考题(2012级本科学生作品)1、什么样的算法被称为不稳定算法？试列举一个例子进行说明。
在算法执行过程中，舍入算法对计算结果影响大的一类算法被称为数值不稳定的一种算法。
例如，假设初始数据有一点微小误差，就会对一个算法的数据结构产生很大的影响，造成误差扩散。
用计算公式ln 1ln n n =-，构造出的递推算法是一个数值不稳定的算法；而另一公式ln 1(1ln)/n -=-则可以构造出一个数值稳定的算法。
2、我们都知道秦九韶算法能够减少运算次数，高中也学过他的具体过程，请举出一个例子并用秦九韶算法计算。
答；一般的，一元n 次多项式的求值需要经过(1)/2n n +次乘法和n 次加法，而秦九韶算法只需要n 次乘法和n 次加法。
具体的不太会了。
3、为什么要设立相对误差的概念？答：相对误差是近似值误差与精确值的比值，用来衡量近似值的近似程度。
x=10±1，y=1000±5。
虽然x 的误差比y 的误差小，但y 的近似程度比x 更好。
这单用误差无法表现出来，而相对误差可以解决这个问题。
4、误差在生活中有什么作用？答：误差的作用不仅仅体现在数学课题研究中，在生活中误差的作用也非常大，比如在建筑行业中，设计图纸时必须要达到一定的精确度才行。
5、有效数字以及计算规则答：有效数字是指实际上能测量到的数值，在该数值中只有最后一位是可疑数字，其余的均为可靠数字。
它的实际意义在于有效数字能反映出测量时的准确程度。
例如，用最小刻度为0.1cm 的直尺量出某物体的长度为11.23cm ，显然这个数值的前3位数是准确的，而最后一位数字就不是那么可靠，医|学教育网搜集整理因为它是测试者估计出来的，这个物体的长度可能是11.24cm ，亦可能是11.22cm ，测量的结果有±0.01cm 的误差。
我们把这个数值的前面3位可靠数字和最后一位可疑数字称为有效数字。
这个数值就是四位有效数字。
在确定有效数字位数时，特别需要指出的是数字“0”来表示实际测量结果时，它便是有效数字。
数值分析课后习题答案4
第一章题12给定节点01x =−，11x =，23x =，34x =，试分别对下列函数导出拉格朗日插值余项：（1）（1）3()432f x x x =−+（2）（2）43()2f x x x =−解（1）(4)()0f x =，由拉格朗日插值余项得(4)0123()()()()()()()04!f f x p x x x x x x x x x ξ−=−−−−=；（2）(4)()4!f x =由拉格朗日插值余项得01234!()()()()()()4!f x p x x x x x x x x x −=−−−−(1)(1)(3)(4)x x x x =+−−−.题15证明：对于()f x 以0x ，1x 为节点的一次插值多项式()p x ，插值误差01210()()()max ()8x x x x x f x p x f x ≤≤−′′−≤.证由拉格朗日插值余项得01()()()()()2!f f x p x x x x x ξ′′−=−−，其中01x x ξ≤≤，010101max ()()()()()()()()2!2!x x x f x f f x p x x x x x x x x x ξ≤≤′′′′−=−−≤−−01210()max ()8x x x x x f x ≤≤−′′≤.题22采用下列方法构造满足条件(0)(0)0p p ′==，(1)(1)1p p ′==的插值多项式()p x ：（1）（1）用待定系数法；（2）（2）利用承袭性，先考察插值条件(0)(0)0p p ′==，(1)1p =的插值多项式()p x .解（1）有四个插值条件，故设230123()p x a a x a x a x =+++，2123()23p x a a x a x ′=++，代入得方程组001231123010231a a a a a a a a a =⎧⎪+++=⎪⎨=⎪⎪++=⎩解之，得01230021a a a a =⎧⎪=⎪⎨=⎪⎪=−⎩23()2p x x x ∴=−；（2）先求满足插值条件(0)(0)0p p ′==，(1)1p =的插值多项式()p x ，由0为二重零点，可设2()p x ax =，代入(1)1p =，得1a =，2()p x x ∴=；再求满足插值条件(0)(0)0p p ′==，(1)(1)1p p ′==的插值多项式()p x ，可设22()(1)p x x bx x =+−，2()22(1)p x x bx x bx ′=+−+∵，代入(1)1p ′=，得1b =−，2223()(1)2p x x x x x x ∴=−−=−.题33设分段多项式323201()2112x x x S x x bx cx x ⎧+≤≤=⎨++−≤≤⎩是以0,1,2为节点的三次样条函数，试确定系数,b c 的值.解由(1)2S =得212b c ++−=，1b c ∴+=；223201()6212x x x S x x bx c x ⎧+<<′=⎨++<<⎩，由(1)5S ′=得625b c ++=，21b c ∴+=−；联立两方程，得2,3b c =−=，且此时6201()12212x x S x x b x +<<⎧′′=⎨+<<⎩，(1)8(1)S S −+′′′′==，()S x 是以0,1,2为节点的三次样条函数.题35用最小二乘法解下列超定方程组：24113532627x y x y x y x y +=⎧⎪−=⎪⎨+=⎪⎪+=⎩.解记残差的平方和为2222(,)(2411)(353)(26)(27)f x y x y x y x y x y =+−+−−++−++−令00f x f y ∂⎧=⎪∂⎪⎨∂⎪=∂⎪⎩，得3661020692960x y x y −−=⎧⎨−+−=⎩，解之得83027311391x y ⎧=⎪⎪⎨⎪=⎪⎩.题37用最小二乘法求形如2y a bx =+的多项式，使与下列数据相拟合：x1925313844y19.032.349.073.397.8解拟合曲线中的基函数为0()1x ϕ=，20()x x ϕ=，其法方程组为0001010001(,)(,)(,)(,)(,)(,)f a f b ϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕ⎛⎞⎛⎞⎛⎞=⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎝⎠⎝⎠，其中00(,)5ϕϕ=，0110(,)(,)5327ϕϕϕϕ==，11(,)7277699ϕϕ=，0(,)271.4f ϕ=，1(,)369321.5f ϕ=，解之得5320.97265472850.055696a b ⎧==⎪⎪⎨⎪==⎪⎩，20.97260.05y x ∴=+.第二章题3确定下列求积公式中的待定参数，使其代数精度尽量地高，并指明求积公式所具有的代数精度：（2）10120113()(()()424f x dx A f A f A f ≈++∫（2）从结论“在机械求积公式中，代数精度最高的是插值型的求积公式”出发，11000013()(224()11133()()4244x x A l x dx dx −−===−−∫∫，11110013()()144()11133()()2424x x A l x dx dx −−===−−−∫∫，11220011()242()31313()4442x x A l x dx dx −−===−−∫∫，10211123()()()(343234f x dx f f f ∴≈−+∫，当3()f x x =时，有左边＝113001()d d 4f x x x x ==∫∫，右边＝3332111232111231()()()()()()3432343432344f f f −+=⋅−⋅+⋅=，左边＝右边，当4()f x x =时，有左边＝114001()d d 5f x x x x ==∫∫，右边＝44421112321112337()()()()()()343234343234192f f f −+=⋅−⋅+⋅=，左边≠右边，所以该求积公式的代数精度为3.题8已知数据表x 1.11.3 1.5xe3.00423.66934.4817试分别用辛甫生法与复化梯形法计算积分 1.51.1x e dx∫.解辛甫生法1.51.1xe dx ∫()1.5 1.13.00424 3.66934.4817 1.477546−≈+×+=；复化梯形法1.51.1xe dx ∫()0.23.00422 3.66934.4817 1.482452≈+×+=.题17用三点高斯公式求下列积分值12041dxx π=+∫.解先做变量代换，设)(1+21=t x ，则1204d 1x x +∫＝112112418d d 124(1)1(1)4t t t t −−⋅=++++∫∫()2225888589994014141≈×+×+×++⎛⎞⎞++⎜⎟⎟⎝⎠⎠3.141068=.第三章用欧拉方法求解初值问题y ax b ′=+，(0)0y =：（1）试导出近似解n y的显式表达式；解（1）其显示的Euler 格式为：11111(,)()n n n n n n y y hf x y y h ax b −−−−−=+=+⋅+故122()n n n y y h ax b −−−=+⋅+⋯⋯100()y y h ax b =+⋅+将上组式子左右累加，得0021()n n n y y ah x x x nhb−−=+++++⋯(02(2)(1))ah h h n h n h nhb =+++−+−+⋯2(1)/2ah n n nhb=−+题10选取参数p 、q ，使下列差分格式具有二阶精度：1111(,)n n n n y y hK K f x ph y qhK +=+⎧⎨=++⎩.解将1K 在点(,)n n x y 处作一次泰勒展开，得11(,)n n K f x ph y qhK =++21(,)(,)(,)()n n x n n y n n f x y phf x y qhK f x y O h =+++()221(,)(,)(,)(,)(,)()(,)()n n x n n n n x n n y n n y n n f x y phf x y qh f x y phf x y qhK f x y O h f x y O h =++++++2(,)(,)(,)(,)()n n x n n n n y n n f x y phf x y qhf x y f x y O h =+++代入，得()21(,)(,)(,)(,)()n n n n x n n n n y n n y y h f x y phf x y qhf x y f x y O h +=++++2231(,)(,)(,)(,)()n n n n x n n n n y n n y y hf x y ph f x y qh f x y f x y O h +=++++而231()()()()()()2n n n n n h y x y x h y x hy x y x O h +′′′=+=+++23()(,())(,())(,())(,())()2n n n x n n n n y n n h y x hf x y x f x y x f x y x f x y x O h ⎡⎤=++++⎣⎦考虑其局部截断误差，设()n n y y x =，比较上两式，当12p =，12q =时，311()()n n y x y O h ++−=.第四章题2证明方程1cos 2x x=有且仅有一实根；试确定这样的区间[,]a b ，使迭代过程11cos 2k kx x +=对一切0[,]x a b ∈均收敛.解设1()cos 2f x x x=−，则()f x 在区间(,)−∞+∞上连续，且11(0)cos 0022f =−=−<，1(cos 022222f ππππ=−=>，所以()f x 在[0,]2π上至少有一根；又1()1sin 02f x x ′=+>，所以()f x 单调递增，故()f x 在[0,]2π上仅有一根.迭代过程11cos 2k k x x +=，其迭代函数为1()cos 2g x x=，[0,]2x π∀∈，110()cos 222g x x π≤=≤≤，()[0,]2g x π∴∈；1()sin 2g x x ′=−，1()12g x ′≤<，由压缩映像原理知0[0,2x π∀∈，11cos 2k kx x +=均收敛.注这里取[,]a b 为区间[0,]2π，也可取[,]a b 为区间(,)−∞+∞等.题5考察求解方程1232cos 0x x −+=的迭代法124cos 3k kx x +=+（１）（１）证明它对于任意初值0x 均收敛；（２）证明它具有线性收敛性；证（1）迭代函数为2()4cos 3g x x=+，(,)x ∀∈−∞+∞，()(,)g x ∈−∞+∞；又22()sin 133g x x ′=−≤<，由压缩映像原理知0x ∀，124cos 3k k x x +=+均收敛；（2）***1*2lim ()sin 03k k k x x g x x x x +→∞−′==−≠−（否则，若*sin 0x =，则*,x m m Z π=∈，不满足方程），所以迭代124cos 3k kx x +=+具有线性收敛速度；题7求方程3210x x −−=在0 1.5x =附近的一个根，证明下列两种迭代过程在区间[1.3,1.6]上均收敛：（１）（１）改写方程为211x x =+，相应的迭代公式为1211k k x x +=+；（２）（２）改写方程为321x x =+，相应的迭代公式为1k x +=解（1）3232211011x x x x x x −−=⇔=+⇔=+，迭代公式为1211k k x x +=+，其迭代函数为21()1g x x =+[1.3,1.6]x ∀∈，2221111.3 1.3906111 1.5917 1.61.6 1.3x ≤≈+≤+≤+≈<，()[1.3,1.6]g x ∴∈；又32()g x x ′=−，333222-0.9103==-0.48831.3 1.6x −−−≤≤，()0.91031g x ′≤<，由大范围收敛定理知0[1.3,1.6]x ∀∈，1211k k x x +=+均收敛；（2）3232101x x x x x −−=⇔=+⇔=1k x +=其迭代函数为()g x =[1.3,1.6]x ∀∈，1.3 1.3908 1.5269 1.6≤≈≤≤≈<，()[1.3,1.6]g x ∴∈；又()g x ′=，00.4912≤≤≤=，()0.49121g x ′≤<，由大范围收敛定理知0[1.3,1.6]x ∀∈，1k x +=均收敛.题5分别用雅可比迭代与高斯-塞德尔迭代求解下列方程组：1231231235325242511x x x x x x x x x +−=⎧⎪−+=⎨⎪+−=−⎩（2）其雅可比迭代格式为(1)()()123(1)()()213(1)()()312253512221121555k k k k k k k k k x x x x x x x x x +++⎧⎪=−+⎪⎪=−++⎨⎪⎪=++⎪⎩，取初始向量(0)000x ⎛⎞⎜⎟=⎜⎟⎜⎟⎝⎠，迭代发散；其高斯-塞德尔迭代格式为(1)()()123(1)(1)()213(1)(1)(1)312253512221121555k k k k k k k k k x x x x x x x x x ++++++⎧⎪=−+⎪⎪=−++⎨⎪⎪=++⎪⎩，取初始向量(0)000x ⎛⎞⎜⎟=⎜⎟⎜⎟⎝⎠，迭代发散.第六章题2用主元消去法解下列方程组）12312312323553476335x x x x x x x x x ++=⎧⎪++=⎨⎪++=⎩解（2）对其增广矩阵进行列主元消元得23553476347634763476235501/31/3105/32/331335133505/32/3301/31/31⎛⎞⎛⎞⎛⎞⎛⎞⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟→→→⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎝⎠⎝⎠⎝⎠347605/32/33001/52/5⎛⎞⎜⎟→⎜⎟⎜⎟⎝⎠回代求解上三角方程组1232333476523331255x x x x x x ⎧⎪++=⎪⎪+=⎨⎪⎪=⎪⎩得321214x x x =⎧⎪=⎨⎪=−⎩，所以412x −⎛⎞⎜⎟=⎜⎟⎜⎟⎝⎠.。
数值分析思考题1
（1） ，（2） ，（3） ，（4） ，（；
（2） =0.52=0.25；
（3） =0.0050726；
（4） =0.00510385；
（5） =99-98.70=0.3；
2、相对误差在什么情况下可以用下式代替？
答：在实际计算时，由于真值常常是未知的，当 较小时，通常用 代替。
3、查阅何谓问题的“病态性”，并区分与“数值稳定性”的不同点。
答：（1）病态问题：对于数学问题本身，如果输入数据有微小变化，就会引起输出数据（即问题真解）的很大变化，这就是病态问题。
（2）不同点：数值稳定性是相对于算法而言的，算法的不同直接影响结果的不同；而病态性是数学问题本身性质所决定的，与算法无关，也就是说对病态问题，用任何算法（或方法）直接计算都将产生不稳定性。
数值分析思考题1
1、讨论绝对误差（限）、相对误差（限）与有效数字之间的关系。
答：（1）绝对误差（限）与有效数字：将x的近似值x*表示成
x*=±10m×(a1×10﹣1+a2×10﹣2+…an×10﹣n+…+ak×10﹣k+…)，其中m是整数，a1≠0，a1，a2，…，ak是0到9中的一个数字。若绝对误差 ，那么x*至少有n个有效数字，即a1，a2，…，an为有效数字，而an+1，…，ak，…不一定是有效数字。因此，从有效数字可以算出近似数的绝对误差限；有效数字位数越多，其绝对误差限也越小。
（2）相对误差（限）与有效数字：将x的近似值x*表示成
x*=±10m×(a1×10﹣1+a2×10﹣2+…an×10﹣n+…+ak×10﹣k+…)，其中m是整数，a1≠0，a1，a2，…，ak是0到9中的一个数字。若ak是有效数字，那么相对误差不超过 ;反之，如果已知相对误差r，且有 ，那么ak必为有效数字。
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数值分析课程思考题
1．叙述拉格朗日插值法的设计思想。
Lagrange插值是把函数y=f(x)用代数多项式pn(x)代替，构造出一组n次差值基函数；将待求得n次多项式插值函数pn(x)改写成另一种表示方式，再利用插值条件确定其中的待定函数，从而求出插值多项式。
2．函数插值问题的提出以及插值法发展的脉络。
问题的提出：实际问题中常遇到这样的函数y=f(x),其在某个区间[a,b]上是存在的。
但是，通过观察或测量或试验只能得到在[a,b]区间上有限个离散点x0,x1,…,xn上的函数值y=f(xi),(i=0,…,n)或者f(x)函数表达式是已知的，但却很复杂而不便于计算希望用一个简单的函数描述它。
发展脉络：在工程中用的多的是多项式插值和分段多项式插值。
在多项式插值中，首先谈到的是Lagrange插值，其成功地用构造插值基函数的方法解决了求n次多项式插值函数的问题，但是其高次插值基函数计算复杂，且次数增加后，插值多项式需要重新计算，所以在此基础上提出Newton插值，它是另一种构造插值多项式的方法，与Lagrange插值相比，具有承袭性和易于变动节点的特点。
如果对插值函数，不仅要求他在节点处与函数同值，还要求它与函数有相同的一阶，二阶甚至更高阶的导数值，这就提出了Hermite插值，它是利用未知函数f(x)在插值节点上的函数值及导数值来构造插值多项式的。
为了提高精度，加密节点时把节点分成若干段，分段用低次多项式近似函数，由此提出了分段多项式插值。
最后，由于许多工程中对插值函数的光滑性有较高的要求，就产生了样条插值。
3．描述数值积分算法发展和完善的脉络。
数值积分主要采用插值多项式来代替函数构造插值型求积公式。
通常采用Lagrange插值。
如果取等距节点，则得到Newton-Cotes公式，其中，当n=1时，得到梯形公式；当n=2时，得到Simpson公式；当n=4时，得到Cotes公式。
由于高次Newton-Cotes公式的求积系数有正有负，将产生很大的计算误差，引起计算不稳定，所以受分段插值的启发，对数值积分也采用分段求积，导出复化求积公式；
其中，在小区间上用梯形公式求和的称为复化梯形公式，用Simpson公式求和的成为复化Simpson公式，用Cotes公式求和的称为Cotes公式。
但由于步长的选取是个问题，所以，导出逐次分半法来计算。
而由于有些函数在x=0的值无法求出，为
了求出很快收敛于f(0)的数列，就导出了Richardson 外推法，根据此思想，利用变步长的复化梯形公式推导出Romberg 积分法。
后来，人们希望能选择求积节点，确定求积系数，使代数精度有所提高，就得到Gauss 型求积公式，常用的有Gauss-Legendre 求积公式（权函数为1）Gauss-Chebyshev 求积公式（带权），Gauss-Laguerre 求积公式，Gauss-Hermite 求积公式（广义）。
4．|
5． 什么是简单迭代法对某个非线性方程，构造一个迭代格式进行计算，发
现迭代不收敛，应该从哪些方面找原因。
简单迭代法又称逐次迭代法，基本思想是构造不动点方程，以求得近似根。
即由方程f(x)=0变换为x=(x), 然后建立迭代格式：
当给定处值x 0 后, 由迭代格式可求得数列{x k }。
如果{x k }收敛于x *，则它就是方
程的根。
用直接的方法从原方程中隐含的求出x ，从而确定迭代函数(x)，这种迭代法收敛速度较慢。
应该看迭代函数的构造是否收敛，因为收敛性取决于迭代函数在根邻近的性态，还有初值的选取是否合理，要尽量接近精确值。
6．什么是截断误差和舍入误差他们分别对应算法的哪种性质
计算机只能完成有限次算术运算和逻辑运算,因此要将有些需用极限或无穷过程进行的运算有限化,对无穷过程进行截断,这就带来误差；若将前若干项的部分和作为函数值的近似公式,由于以后各项都舍弃了,自然产生了误差。
在数值计算过程中还会遇到无穷小数,因计算机受到机器字长的限制,它所能表示的数据只能有一定的有限位数,如按四舍五入规则取有限位数,由此引起的误差 ：
它们分别对应算法的近似性和有限性。
7．牛顿迭代在什么情况下能达到平方收敛。
函数在其零点附近二阶连续可微，且其零点处的一阶导函数值不为零，则在其零点的邻近是平方收敛的。
8．非线性方程迭代法的收敛阶怎样定义怎样确定一个算法的收敛阶。
收敛阶定义：
)
(1k k x x ϕ=+*x x e k k -=记满足和若存在实数01>≥c p ，设*
lim x x k k =∞
→
￥
确定一个算法的收敛阶：
9．。
10． 什么是解线性方程组的直接法。
哪些方法属于这种类型，他们能完成的
条件是什么常用的解线性方程组的迭代法有哪些收敛条件是什么描述SOR 算法的设计思想，该算法有哪些优点
直接法：是指假设计算过程中不产生舍入误差，经过有限次运算可求得方程组的精确解的方法。
直接法：高斯消去法：要求主元素均不为零，当出现小主元素时会严重影响计算结果的精度；列主元素法；全主元素法；直接三角分解法：矩阵需为方阵，其顺序主子式均不为零；追赶法：严格对角占优的三对角矩阵，其非零元素集中分布在主对角线及其相邻的两条次对角线上，称为三对角矩阵；平方根法：矩阵为对称正定矩阵；改进的平方根法。
迭代法：Jacobi 迭代法；Gauss-Seidel 迭代法；松弛法（低松弛和SOR 法） 收敛条件：①Jacobi 迭代法收敛的充分必要条件是迭代矩阵谱半径小于1.②Gauss-Seidel 迭代法收敛的充分必要条件是迭代矩阵的谱半径小于1（谱半径小于所有范数）③Jacobi 迭代法和Gauss-Seidel 迭代法收敛的充分条件是系数矩阵为严格对角占优。
④Gauss-Seidel 迭代法和SOR 迭代法收敛的充分条件是系数矩阵为对称正定矩阵。
SOR ：为了加速迭代过程的收敛，引入参数，在Gauss-Seidel 迭代法的基础上得到，将△x 乘上参数因子作为修正项而得到的公式，可看成是Gauss-Seidel 迭代p k
k k e e 1lim +∞→c =时称为平方收敛
时称为超线性收敛时称为线性收敛当阶收敛则称迭代法2,1,1,
=>=p p p p 附近满足：
在根如果迭代法迭代函数*)(x x ϕ阶导数均连续；
存在p x )()1(ϕ,0*)()1(==-x p ϕ =''='*)(*)()2(x x ϕϕ0
*)()(≠x p ϕ而p
x x k k 的收敛阶是则迭代法)(1ϕ=+
法的加速。
优点：收敛速度加快。
11． 舍入误差扩散的一般规律总结四则运算以及开方、乘方运算误差扩
散规律。
计算机参与运算的数据往往是近似数，都带有误差。
这些误差通过多次运算会进行传播，使计算结果产生一定的误差，这称为误差传播问题。
舍入误差传播与数字取有效数字位数有关，有效数字位数越少，舍入误差越大。
（
P4。
12． 什么是常微分方程数值解求常微分方程数值解得一般思路。
龙格—
库塔方法的设计思想。
定义和一般思路P231；R-K 方法的设计思想P237-238
13． 实际中怎样控制迭代次数，其理论基础是什么
非线性方程组得迭代：事前控制和事后控制。
(1) 事前控制：e x x L
L k
<--011解的k 值。
(2) 事后控制：e x x k k <-+1的是否满足条件。
线性方程组得迭代：理论上通过精度控制，即e x x k k <-+1。
在实际中，可通过迭代精度和迭代误差两个角度控制。
理论基础：大范围收敛定理/迭代法的收敛条件。
14．
描述两种样条插值法的计算步骤。
三弯矩法P124；三转角法P126。